项目介绍
本项目是基于深度学习的智能鸟类识别系统，旨在利用计算机视觉技术实现对鸟类物种的自动识别。系统采用前端Vue3+Element Plus构建用户友好的交互界面，后端Flask提供稳定的API服务，TensorFlow+ResNet50深度学习模型作为核心识别算法，数据集采用加利福尼亚大学发布的CUB-200-2011鸟类数据集，包含200种不同鸟类的一万多张图像。
该系统不仅为鸟类爱好者、生态研究人员提供了便捷的识别工具，也展示了深度学习在计算机视觉领域的实际应用价值，具有良好的可扩展性和实用性。
选题背景与意义
随着生态环境问题的日益突出，鸟类作为生态系统的重要组成部分，其保护与研究工作受到广泛关注。传统的鸟类识别方法依赖专业知识和经验，效率较低且容易出错，无法满足大规模鸟类调查与监测的需求。
本项目基于CUB-200-2011鸟类数据集，构建智能化鸟类识别系统，旨在实现鸟类物种的快速、准确识别。该系统的研发不仅有助于提高鸟类识别效率，降低专业门槛，还能为生态保护、生物多样性研究等领域提供技术支持，具有重要的理论意义和实际应用价值。
关键技术栈：ResNet50
ResNet50是2015年由微软研究院提出的深度残差网络模型，是ResNet系列中的经典版本之一。该模型通过引入残差连接（Residual Connection）结构，有效解决了深度神经网络在训练过程中出现的梯度消失和退化问题，使得构建更深层次的网络成为可能。
ResNet50包含50层卷积神经网络，主要由卷积层、批量归一化层、ReLU激活函数和残差块组成。其核心创新在于残差学习单元，通过跳跃连接（Skip Connection）将输入直接添加到输出中，学习残差映射而非直接学习期望的映射，这种结构显著提高了网络的训练稳定性和收敛速度。
